【代码】深度学习常用命令。

sum(tensor, tensor) =tensor + tensor>>> a=torch.randn(1,1,2,2)>>> atensor([[[[-0.5695, -0.8966],[-0.0143,0.9773]]]])>>> b=torch.randn(1,1,2,2)>>> btensor([[[[-1.404

在深度学习中，有时候会遇到各种奇奇怪怪的问题，这些问题也不容易在网上搜到解答。一些有报错的问题还好，没有报错的问题简直就是灾难。在以上图片中，可以看到dice loss有轻微下降，而ce loss几乎不动。这时候肯定是出问题了。问题在哪呢？我用的是Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数。注意这个函数是自带softmax操作的。而我在传入网络输出前，又做了一次softmax。这样

通过修改注册表的方式实现键位映射

假设我们有hello.c 文件怎么在linux上利用GCC命令生产可执行文件（单文件编译）呢？

文章目录一、主成分分析 PCA二、奇异值分解 SVD三、K均值聚类四、均值漂移聚类五、EM算法六、SOM算法七、朴素贝叶斯算法八、逻辑斯蒂回归九、支持向量机 SVM十、决策树10.1 ID3算法10.2 C4.5算法10.3 决策树剪枝10.4 CART10.4.1 回归树10.4.2 分类树10.4.3 CART剪枝一、主成分分析 PCA利用正交变换把原来的数据转换为低维度的线性无关的数据几何上